生体行動データと生物学的データを用いたバーンアウト症候群予測と早期介入の予防効果

• 研究課題/領域番号: 25K13484
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 三重大学
• 研究代表者: 伊藤 亜紗実 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (80740448)
• 研究分担者: 坂本 良太 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10581879) ; 川本 英嗣 三重大学, 医学部附属病院, 准教授 (20577415) ; 島岡 要 三重大学, 医学系研究科, 教授 (40281133) ; 鈴木 圭 三重大学, 医学部附属病院, 教授 (40585171)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: バーンアウト症候群 / ウェアラブルセンサー

研究開始時の研究の概要

救急・集中治療の医療従事者は、バーンアウト症候群の発症率が高い。バーンアウト症候群の発症を予防するためには、進行する前に早期に発見し、迅速に介入することが極めて重要である。行動データを用いたバーンアウト症候群予測は数週間から数ヶ月の観測期間を必要とするため早期の介入に繋がらない可能性がある。そこで、ストレス指標として唾液miRNAの解析を行い、行動データと生体データを組み合わせたハイブリッドなバーンアウト症候群予測モデルを開発する。行動データのみを用いたバーンアウト予測モデル、および生体データを合わせたモデルをそれぞれ構築し、精度やデータ取得日数を比較し、有効性を検証する。